导入数据
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
data = pd.read_excel("data/attacks.xlsx")
data.head(5)
不管是分析什么数据，首先都要将其数据导入进来,才会有后续的问题分析
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Life is short, U need Python
初学Python，快来点我吧
1. 概述
首先对数据缺失的原因、类型以及处理方法做一个简单地总结，如下图所示：
2. 直接删除法
当缺失值的个数只占整体很小一部分的时候，可直接删除缺失值（行）。但是如果缺失值占比比较大，这种直接删除缺失值的处理方法就会丢失重要信息。
直接删除法处理缺失值时，需要检测样本总体中缺失值的个数。Python中统计缺失值的方法如下（下面结合具体数据集，直接上代码）：
impor
在写 Python 项目的时候，我们可能经常会遇到导入模块失败的错误：ImportError: No module named ‘xxx’ 或者 ModuleNotFoundError: No module named ‘xxx’ 。
导入失败问题，通常分为两种：一种是导入自己写的模块（即以 .py 为后缀的文件），另一种是导入三方库。本文主要讨论第二种情况，今后有机会，我们再详细讨论其它的相关话题。
解决导入 Python 库失败的问题，其实关键是在运行环境中装上缺失的库（注意是否是虚拟环境）
